conversational ai assistant multi route chain

Construindo um assistente de IA de conversação avançado

Contente

• Construindo um assistente de IA de conversação avançado
  • Contente
  • Visão geral
  • Soluções
    • Solução 1: Agentes para a implementação do Bedrock
    • Solução 2: Implementação de Langchain de código aberto
  • Guia de implantação
  • Demonstração

Visão geral

Este repositório explora o potencial transformador de assistentes generativos de IA. Ele avalia várias estratégias de implementação de assistente de IA, incluindo opções de código aberto, como Langchain e soluções proprietárias, como o agente da Amazon Bedrock . Descrevemos a criação de um assistente de IA conversacional projetado para direcionar as entradas do usuário de forma inteligente para a funcionalidade de chatbot mais adequada, incluindo:

• Consultas de banco de dados : explica como buscar e apresentar dados de bancos de dados estruturados na resposta direta às consultas do usuário, permitindo que a IA forneça informações precisas, conforme necessário.
• Pesquisas semânticas : demonstra recursos avançados de pesquisa semântica dentro de um índice de vetor, aprimorando a capacidade da IA ​​de entender e recuperar informações relevantes com base nas nuances do contexto da conversa.
• Tarefas personalizadas via funções Lambda : oferece informações sobre a execução de tarefas específicas solicitadas pelos usuários, desde manipulação de dados até o início dos fluxos de trabalho complexos, mostrando a adaptabilidade da IA ​​às variadas necessidades do usuário.
• Conversas especializadas : detalhes envolvidos em diálogos especializados e executando tarefas distintas, garantindo que a IA possa lidar com uma ampla variedade de intenções de usuário com alta precisão.
• Fluxo de conversação natural : concentra-se em manter um diálogo contínuo e natural, fazendo com que as interações pareçam mais intuitivas e humanas.

Para destacar os benefícios da IA ​​generativa, o repositório apresenta um caso de uso de uma IoT Operations AI Bot em ambientes de fabricação. Esse bot de conversação pode aproveitar o LLMS e o RAG para gerar consultas SQL, buscar dados relevantes de bancos de dados e fornecer respostas claras sobre o status ou o desempenho dos dispositivos conectados. Essa capacidade permite a manutenção proativa e garante o fluxo de produção contínuo, demonstrando o potencial transformador da IA ​​generativa na otimização de operações industriais.

Soluções

Solução 1: Agentes para a implementação do Bedrock

O agente rochoso e a base de conhecimento podem ser usados ​​para criar e implantar IA conversacional com casos de uso de roteamento complexos. Ele fornece uma vantagem estratégica, simplificando o gerenciamento de infraestrutura, aumentando a escalabilidade, a melhoria da segurança e alivia o levantamento pesado indiferenciado.

Salte para a implementação do Bedrock-Agent para obter mais detalhes.

Solução 2: Implementação de Langchain de código aberto

O Langchain é uma estrutura de código aberto que simplifica a construção de IA conversacional, permitindo fácil integração de grandes modelos de linguagem para necessidades específicas. Oferece uma maneira econômica de desenvolver aplicativos de IA rapidamente, com o suporte da comunidade para solução de problemas e melhorias.

Salte para Langchain-Multi-Route-implementação para obter mais detalhes.

Guia de implantação

Para um guia de implantação passo a passo abrangente, consulte o arquivo de leitura de solução detalhado:

• Bedrock-Agent-implementação
• Langchain-Multi-Route-Implementação

Demonstração

 1. This is Ameer, who are you?
2. Can you query the max metrics for device 1001?
3. Can you search for the operating temperature range for this device?
4. As a physics SME, can you compare the max temperature with the operating temperature range and tell me what you think?
5. Okay, can you please shutdown this device?
6. Can you generate a summary about our conversation today?

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